一种新型的仿人智能控制器的设计方法

本文在文献[1,2]提出的仿人智能控制理论的基础之上,探索了设计其仿人智能控制器的 基本思想和方法,并以伺服控制为例阐明了设计的步骤及其仿真实验结果.     

基于继电辨识的仿人智能控制器研究与应用

提出了一种基于继电器辨识方法的仿人智能控制系统.即利用继电反馈所产生的极限环周期振荡来估计所控对象的参数,从而可以据此利用仿人智能控制系统来对工程对象进行控制.     

仿人智能推理与控制器模型的研究

人工控制过程和人的控制思维分析表明,人工控制过程是一种高层次的“没有推理的智能”,即更多的是没有抽象符号推理的控制过程。形象直觉思维和抽象逻辑思维同时发挥作用,而形象直觉思维在人工控制过程中占主导地位。提出的仿人智能推理与控制器模型,较为确切地模拟了人的“控制智慧”,并对各个模块的功能和实现进行了论述。     

过程控制中的仿人智能控制算法

过程控制对象难以建立精确的数学模型,仿人智能控制以人的思维方式、控制经验、行为和直觉推理为基础,避开了求解繁琐的对象模型或建立脑模型时遇到的种种难题,因此它在过程控制中将会显示出其独特的优势;文中详细讨论了应用于过程控制中的仿人智能控制算法;最后,现场应用表明仿人智能控制是过程控制中的最佳选择。     

基于MATLAB的一种改进仿人智能控制器的仿真研究

首先介绍了仿人智能控制理论及其原型控制算法。其次由于原型算法的局限性,在此基础上采用了另一种更先进的仿人智能控制算法,并在Matlab/Simulink环境下成功搭建起了仿真平台,完成了在三种不同情况下的仿真实验。仿真研究结果验证了这种控制算法的有效性。     

仿人智能控制器PPH及其理论参数整定

本文借助人工智能的思想，用能量信息的观点剖析控制的实质，并设计出一种典型的仿人智能控制器PPH，再通过误差的特征信息对系统进行定性分析，得出控制器参数设置的理论算式，并用仿真加以验证。     

仿人智能控制器的研究及工程应用

介绍了仿人智能控制器的适用范围和基本算法,提出了改进的仿人智能控制器即九点控制器的优化控制策略.通过时工程设计中温度的控制方案设计,比较了九点控制器与PID控制器算法对系统动态性能的影响.九点控制器算法简单、系统响应速度快、参数整定简单,特别适合于无数学模型的控制对象.九点控制器的参数可进一步优化,从而转化为九点五态控制器.     

仿人形象直觉推理控制的研究

对人的形象直觉推理控制思维进行了分析，指出了其控制特点。若以现有的计算机技术完全模拟人的形象直觉推理控制是不可能的，针对单输入－单输出这一类简单的控制系统，提出了“增减－对分”智能控制法，较好地模拟了人的形象直觉推理控制。     

一种设计仿人智能控制器特征模型的新方法

特征模型的设计是仿人智能控制理论中十分重要的组成部分之一.文中从某些时域性能指标出发,提出了一种设计(e-t)信息空间特征模型的新方法,通过引入特征点、特征直线等概念,直接建立了仿人智能控制的特征模型与系统的上升时间tr、超调量δp和峰值时间tp等性能指标的定量关系,并用于实时调整特征状态的切换阈值,实现了对特征模型的动态设计.仿真实验结果表明了该方法的适用性和有效性.     

仿人智能推理与控制器的研究

人工控制过程和人的控制思维分析表明,人工控制过程是一种高层次的“没有推理的智能”,即更多的是没有抽象符号推理的控制过程。形象直觉思维和抽象逻辑思维同时发挥作用,而形象直觉思维在人工控制过程中占主导地位。文中提出的仿人智能推理与控制器模型,较为确切地模拟了人的“控制智慧”,并对各个模块的功能和实现进行了论述。     

一种仿人智能控制参数整定方法

研究了仿人智能控制器基本形式中的参数确定问题。针对仿人智能控制器基本形式的参数整定缺乏理论指导、过于依赖专家经验和试凑的缺点,力图得到参数取值的解析指导式,解决了仿人智能控制器基本形式的参数确定的难题。分析仿人智能控制器基本形式参数与对象传递函数参数之间的关系,将对象阶跃响应按时间不同分为5个时间段,求取对象的阶跃响应表达式,确定由对象传递函数参数表示的控制器参数的数学表达式。仿真结果表明,该方法具有良好的控制效果。     

基于精集理论的决策系统简化方法

决策系统的约简是Rough集理论的核心内容之一,本文提出了一种决策表约简的算法。该算法通过构造一个差异表,不需要对决策表中的记录进行逐条考察,在从差异表中选出重要属性同时也抽取该属性的对对象分类起决定作用的属性值,最后得到原决策系统的简化形式。与传统的约简算法相比,具有更低的复杂性。     

一种自动泊车的仿人智能控制方法

为简化平行泊车,通过总结模拟熟练驾驶员的泊车经验,提出一种自动泊车的仿人智能控制方法。该方法以后轮驱动、前轮转向的四轮汽车为对象,建立车辆运动学模型;通过分析熟练驾驶员泊车流程,将泊车过程分为4个阶段;在相切圆弧加公切线的规划路径上,选取泊车阶段转换时车辆姿态调整的关键点作为跟踪目标;根据泊车过程车辆的位姿信息,提取12种泊车的特征状态,作为描述车辆泊车动态行为的特征模型;根据熟练驾驶员的泊车策略,构建控制模态集。泊车开始后,依据特征模型先验知识和当前车辆位姿与泊车目标的偏差,对当前车辆特征状态进行模式识别,由辨识出的特征状态驱动相应控制模态,控制汽车按规划路径泊车入位。建立了车辆运动学和仿人智能控制器Simulink模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该方法能有效控制车辆泊入车位。     

仿人智能控制器的动态特性参数整定方法

研究仿人智能控制 (HSIC)系统中控制器的参数整定问题 .分析了仿人智能控制器两个基本参数与被控对象动态特性参数之间的关系 ,进而推导出由被控对象特性参数计算控制器参数的数学公式 .提出了一种新的控制器参数整定方法———动态特性参数方法 ,由阶跃响应近似求取被控对象动态特性参数 ,利用理论公式计算控制器参数 .仿真实例证明了该方法在工程应用中的简单有效性 .     

基于粗糙集的智能控制方法及拟PID仿真

介绍了粗糙集理论是一种知识发现和数据挖掘的新方法,具有通过系统输入输出数据自动抽取规则的优点。提出了一种新的基于粗糙集的智能控制方法以解决粗糙集在工业控制应用中性能较差的问题。该策略通过采用施加典型测试信号激励控制对象来生成数据以保证数据生成的质量,采用在线分批数据采集并处理的方法实现规则的在线提取和动态调整以保证规则库的完备性,并最终保证了控制的性能。通过一个拟PID控制的仿真实例表明该方法有效。     

基于粗糙集理论的通信电台及其装载平台识别

该文主要探讨粗糙集理论用于通信侦察信息融合系统中的通信电台及其装载平台的识别方法,并给出典型的应用实例。实践表明粗糙集理论在数据融合领域具有重要的应用价值。     

基于粗集理论的知识系统证据推理研究

证据推理是处理不确定问题的重要方法，但灾用中存在许多问题，如假设的基本概率指派（bpa)往往由专家事先确定，带有较强的主观性，基于证据推理和粗集理论的基本关系，利用粗集约简，决策表确定基本概率指派等方法解决上述问题，并在此基础上，提出了一种决策表的证据推理方法，用于决策表的预测，实例表明，证据推理和粗集理论的结合可提高并对不确定问题的求解能力。     

基于粗糙集理论的图像分割智能决策方法

尽管如今已有多种图像分割算法,但是没有任何一种分割方法能够适用于所有的图像.为了使图像跟踪系统能根据图像特征自适应选取分割算法,给出了一种基于粗糙集理论的图像分割智能决策方法.该方法首先选取若干具代表性的分割算法构成算法库,并用它们对各种样本图像进行分割;然后利用从样本图像中提取出来的各种数值特征,并根据图像分割质量评价标准评判出各样本图像的最优分割算法,用其构成决策信息表;最后应用粗糙集理论来对决策信息表进行离散化处理和属性约简,以生成图像分割算法选取的决策规则.该决策方法解决了图像跟踪系统中分割算法选取的一系列难题.实验证明,该决策方法能比较有效地根据系统所处理图像的特征选取出算法库中最优的分割算法,并可满足车载图像跟踪系统的实时性要求.     

基于粗集理论知识表达系统的一种归纳学习方法

基于粗集（ＲＳ）理论,针对知识表达系统提出一种新的归纳学习方法,对该方法中条件属性的简化,核值表的求取,决策规则的约简进行了详细讨论,并给出相应的求解算法,本方法为机器学习以及从数据库中进行机器发现提供了新的思路。     

一种基于粗糙集的相关反馈图像检索方法

针对如何在图像检索系统中客观地表达用户的感知，提出了一种基于粗糙集理论的相关反馈算法。通过相关反馈过程将用户感知与图像特征相结合，利用粗糙集理论归纳用户感兴趣的图像语义特征，并根据用户感兴趣的程度调整对应图像特征权重。作者建立了一个实验系统ISS，采用颜色直方图与语义特征作为图像特征，并实现MARS的反馈算法作为性能比较算法。实验结果表明，该算法较MARS系统在检索性能上有较大的提高。